机械进建辅助纳米粒子分解 登上影响果子下达66.308的Nature子刊 – 质料牛
【布景介绍】
纳米粒子是机械进建解登一种具备一个或者多个特色尺寸的粒子，其尺寸规模为1-100 nm。辅助单个纳米粒子战纳米粒子鸠总体正在催化、纳米牛热电、粒分光伏、上影太阳能电池制制战制药等规模有着普遍的响果下达操做。赫然特色是质料电子、光教、机械进建解登磁性或者催化功能与决于它们的辅助尺寸、中形战概况化教性量，纳米牛不开于具备无同组成的粒分宏不美不雅对于应物。为了精确制备纳米粒子的上影尺寸、形貌战概况化教性量，响果下达必需对于其分解妨碍克制。质料可是机械进建解登，纳米粒子的分解每一每一波及多个试剂战相互依靠的魔难魔难条件，使患上精确分解纳米粒子具备挑战性。此外，正在反映反映异化物中引进试剂的挨次也起着尾要熏染感动。因此，需供更实用战可控的格式去分解具备特定性量的纳米粒子。
机械进建（ML）是家养智能的一个分支，它操做合计机算法去判断数教模子，那些模子可能直接从患上到的数据中真止某些使命，而不是基于既定的物理定律。ML模子可能操做小大量的数据为所需化开物竖坐重大的挨算-性量战组成-性量关连，或者天去世新的份子战质料。此外，ML可能用去指面数据的会集，从而患上到最实用的魔难魔难。因此，ML提供了一个强盛大的工具去减速斥天实用的纳米粒子分解妄想，并有可能用于分解具备重大性量的新型纳米粒子。
【功能简介】
远日，减拿小大多伦多小大教Eugenia Kumacheva战Alán Aspuru-Guzik（配激进讯做者）等人报道了一篇闭于机械进建（ML）辅助纳米粒子分解的最新综述。正在文中，做者起尾谈判了ML辅助分解纳米粒子的最新仄息。而后，做者形貌了可用于纳米粒子分解的ML算法，而且介绍了会集用于阐收的小大数据散的闭头格式。最后，做者们谈判并总结了ML指面的半导体、金属、碳基战散开物纳米粒子的分解，而且对于将去钻研标的目的的妨碍了展看。钻研功能以题为“Nanoparticle synthesis assisted by machine learning”宣告正在国内驰誉期刊Nature Reviews Materials上。
【图文解读】
图一、纳米粒子分解中的ML算法
（a）纳米粒子分解中的ML使命；
（b）基于树、真例战深度进建可用于展看纳米粒子特色的ML算法；
（c）玩具示例提醉了每一个算法类眼前的中间操做。
图二、与ML算法散成的自坐机械人战微流体分解中的数据散天去世
（a）机械人或者微流体仄台可用于下通量纳米粒子分解；
（b）随后的表征可能经由历程患上到收受光谱或者透射电子隐微镜（TEM）成像去真现；
（c）条件属性数据散做为ML算法的输进提供，用于展看或者魔难魔难用意。
图三、展看反映反映条件与半导体纳米粒子性量的关连
（a）从神经汇散模子患上到CdSe QDs的反映反映条件-量子产率景不美不雅的代表性3D图；
（b）基于反对于背量机模子绘制的配体链少度-配体浓度坐标中的CsPbBr3纳米石朱片正在82 °C战150 °C下的睁开模式图。
图四、半导体纳米粒子分解的魔难魔难用意
（a）用于分解具备下圆两色性（CD）旗帜旗号的CsPbBr3纳米粒子的2D参数仄里；
（b）比力系统筛选与贝叶斯劣化算法正在不同数目的丈量后对于680 nm的目的光致收光峰值的波少；
（c）最佳目的函数Z值，绘制为四个基于散成神经汇散（NNE）的贝叶斯格式、SNOBFIT战协圆好矩阵自顺应进化策略（CMA-ES）的魔难魔难数目的函数。
图五、金属纳米粒子分解的魔难魔难用意
（a）从种子进化而去的Au纳米粒子的顺应度函数、紫中-可睹光谱战透射电子隐微镜图像；
（b）贝叶斯劣化战深度进建建议的Ag纳米粒子分解的益掉踪。
【总结与展看】
综上所述，ML辅助纳米粒子分解的仄息极小大天减速了试剂战反映反映条件的最实用组开的鉴定，以天去世具备无开特色的纳米粒子。可是ML不应替换患上到对于纳米粒子的反映反映机制战挨算特色关连的根基清晰。ML辅助纳米粒子分解的真正坐异是分解具备出乎料念的挨算、组成、中形战/或者挨算特色关连的纳米粒子，但那些关连借出有报道。经由历程扩大用于纳米粒子分解的魔难魔难用意算法库可能处置前述问题下场。
古晨，ML辅助纳米粒子分解主假如正在减速现有分解法式的识别战劣化，使那些历程更节能、更少劳动稀散型战更具老本效益。要真现ML战纳米质料分解的实用整开，仍有良多挑战需供处置。同时，出有繁多的魔难魔难用意算法可能保障劣于其余算法，特定算法的抉择可能真正在不总是最劣的。对于魔难魔难用意算法，需供家养抉择，同样艰深不成能直接丈量感喜爱的属性，因此必需同时思考多个属性。ML模子可能会提供细确的展看，但可能不明白算法若何患上出展看。
由于有良多下场以不开的格式提供，会集魔难魔难数据以构建特定的ML模子也带去了挑战。斥天齐自动ML辅助纳米粒子分解的足艺挑战与自动化、样品制备战纳米颗粒表征的才气有限有闭。纳米粒子分解的某些阶段很易真现自动化，本位纳米颗粒表征也具备挑战性。微流体纳米粒子分解的下风，正在老例魔难魔难中可能出法贯勾通接，并会导致纳米粒子成核战睁开速率的好异，而导致不开的纳米粒子尺寸战小大小扩散。经由历程实用天用意魔难魔难战竖坐安妥的展看模子，ML将使科教家们从仄居劳动稀散型分解中约束进来，并使他们可能约莫更多天闭注纳米粒子组成的底子钻研，以体味它们的特色并拓宽纳米粒子的操做规模。
文献链接：Nanoparticle synthesis assisted by machine learning. Nature Reviews Materials, 2021, DOI: 10.1038/s41578-021-00337-5.
本文由CQR编译。
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